Tri fotografije ljudi koji za stolom rade na desktop i tablet računarima koji prikazuju grafikone analize podataka.

Razumevanje analize podataka: Vodič za početnike

Pre nego što možete da ispričate priču uz pomoć podataka, moraju da prođu kroz proces koji ih čini upotrebljivim. Istražite ulogu analize podataka u procesu donošenja odluka.

Saznajte više Otvorite Excel

Šta je analiza podataka?

Analiza podataka je proces prikupljanja, čišćenja i modelovanja podataka radi otkrivanja značajnih uvida. Iz ovih podataka se onda stvaraju izveštaji koji čine podršku za proces strateškog donošenja odluka.

Saznajte kako

Tipovi analize podataka

Postoji mnogo različitih tipova analize podataka. Svaki od tipova služi da bi odgovorio na drugo pitanje.

Deskriptivna analitika

Deskriptivna analitika je proces analize istorijskih podataka kako bi se razumeli trendovi i obrasci. Na primer, uspeh ili neuspeh postizanja indikatora ključnih performansi, poput povraćaja investicija.

Primer deskriptivne analitike bilo bi generisanje izveštaja kako bi se prikazao pregled prodajnih i finansijskih podataka organizacije, što nudi vredne uvide u prethodne aktivnosti i njihove ishode.

Prediktivna analitika

Prediktivna analitika koristi istorijske podatke da bi pomogla u predviđanju šta može da se desi u budućnosti, poput identifikovanja prethodnih trendova u podacima da bi odredila koliko je verovatno da se ponove.

Metodi uključuju širok opseg tehnika statistike i mašinskog učenja, uključujući neuronske mreže, stabla odlučivanja i regresionu analizu.

Dijagnostička analitika

Dijagnostička analitika pomaže u davanju odgovora na pitanja šta je izazvalo izvesne događaje tako što posmatra indikatore performansi. Tehnike dijagnostičke analitike služe kao dodatak osnovnoj deskriptivnoj analizi.

Generalno, dijagnostička analitika primećuje anomalije u podacima (poput neočekivane metričke promene), sakuplja podatke vezane za ove anomalije i koristi statističke tehnike kako bi našla potencijalna objašnjenja.

Kognitivna analitika

Kognitivna analitika je sofisticirani oblik analize podataka koji prevazilazi tradicionalne metode. Ovaj metod koristi mašinsko učenje i procesuiranje prirodnog jezika da bi se razumelo, zaključivalo i učilo iz podataka na način koji liči na ljudske misaone procese.

Cilj kognitivne analitike je da simulira ljudsko razmišljanje, kako bi obezbedila dublje uvide, prepoznavala obrasce i pravila prognoze.

Preskriptivna analitika

Preskriptivna analitika pomaže u davanju odgovora na pitanja o tome šta sledeće treba da se desi da bi se postigao izvesni cilj ili meta. Koristeći uvide koje daje preskriptivna analitika, organizacije mogu da donose odluke na osnovu podataka i uprkos nesigurnosti.

Analitičari podataka koji vrše preskriptivnu analizu često se oslanjaju na mašinsko učenje kako bi identifikovali obrasce u velikim semantičkim modelima i procenili verovatnoću raznih ishoda.

Tekstualna analitika

Tekstualna analitika je sredstvo pomoću koga računari uče ljudski jezik. Koristi algoritme i druge tehnike da bi izvukla informacije iz velikih količina tekstualnih podataka, kao što su objave na društvenim mrežama ili pregledi za klijente.

Tekstualna analitika pomaže analitičarima podataka da razumeju šta ljudi govore, identifikuju obrasce i razviju uvide koji mogu da se koriste radi boljih odluka i sektorima poput biznisa, marketinga i istraživanja.

Proces analize podataka

Sakupljanje i tumačenje podataka da bi se koristili za donošenje odluka je detaljan proces koji zahteva sistematski pristup. Ovde su navedeni koraci koje prate analitičari podataka:

1. Definišite ciljeve.

Jasno definišite svrhu vaše analize. Na koje konkretno pitanje pokušavate da date odgovor? Koji problem želite da rešite? Identifikujte ključne ciljeve. Ovo će voditi ceo vaš proces.
2. Sakupite i konsolidujte vaše podatke.

Sakupite vaše podatke iz svih relevantnih izvora koristeći softver za analizu podataka. Uverite se da su podaci reprezentativni i pokrivaju promenljive koje želite da analizirate.
3. Izaberite svoje analitičke metode.

Istražite razne metode analize podataka i odaberite tehniku koja se najviše uklapa u vaše ciljeve. Mnoga besplatna softverska rešenja za analizu podataka nude ugrađene algoritme i metode za olakšavanje ovog procesa selekcije.
4. Očistite svoje podatke.

Ispitajte svoje podatke za greške, vrednosti koje nedostaju i nedoslednosti koristeći funkcije za čišćenje koje su već ugrađene u vaš softver za analizu podataka. Čišćenje podataka garantuje tačnost i pouzdanost vaše analize i čini važan deo analitike podataka.
5. Otkrijte vredne uvide.

Udubite se u vaše podatke kako biste otkrili obrasce, trendove i povezanosti. Koristite statističke metode, algoritme za mašinsko učenje, ili ostale tehnike analize koje se poklapaju sa vašim ciljevima. Ovaj korak pretvara sirove podatke u vredne uvide.
6. Tumačite i vizuelizujte rezultate.

Ispitajte rezultate vaših analiza kako biste razumeli njihove implikacije. Povežite ove zaključke sa vašim početnim ciljevima. Zatim, iskoristite alatke za vizuelizaciju unutar besplatnih softverskih rešenja za analizu podataka kako biste predstavili vaše uvide u lakše savladivom formatu.
7. Napravite informisanu odluku.

Koristite uvide dobijene iz vaše analize da biste se informisali o vašim narednim koracima. Razmislite kako ovi zaključci mogu da se iskoriste da bi poboljšali procese, optimizovali strategije ili usavršili opšte performanse.

Prateći ove korake, analitičari mogu sistematski da pristupe velikim skupovima podataka, prevazilazeći komplikacije i garantujući delotvornost rezultata za donosioce odluka.

Važnost analize podataka

Analiza podataka je od kritične važnosti jer pomaže donosiocima poslovnih odluka da, u svetu koji je sve više vođen podacima, razumeju informacije koje sakupe. Zamislite da imate ogromnu gomilu delova slagalice (podatke) i da želite da vidite celu sliku (uvide). Analiza podataka je poput sastavljanja tih delova slagalice – pretvara podatke u informacije kako bi otkrila šta je bitno.
Bez obzira da li ste donosilac poslovnih odluka koji pokušava da razume preferencije klijenata ili naučnik koji proučava trendove, analiza podataka je važan alat koji nam pomaže da razumemo svet oko nas i donosimo informisane odluke.

Primarni metodi analize podataka

Postoje dva glavna načina obrade podataka: kvantitativna analiza i kvalitativna analiza.

Osoba koja radi na desktop računaru u otvorenom kancelarijskom okruženju

Kvantitativna analiza

Kvantitativna analiza bavi se brojevima i merama (na primer, posmatranjem rezultata istraživanja dobijenih ocenjivanjem). Kada činite kvantitativnu analizu, isključivo koristite matematičke i statističke metode i odgovarate na pitanja poput „koliko“.

Dve osobe koje posmatraju ekran na tablet računaru koji prikazuje Word dokument

Kvalitativna analiza

Svrha kvalitativne analize je razumevanje subjektivnog značenja nenumeričkih podataka. Na primer, analiziranje odgovora na intervju ili posmatranje slika kako bi se razumele emocije prikazane na njima. Kvalitativna analiza traži obrasce, teme i uvide, i primarno se zanima dubinom i detaljima.